【智惠农民】菠萝也有“少女心”：兼具“颜值和内涵”的转基因粉色菠萝******

　　有这样一种转基因菠萝，虽然外表是和普通菠萝一样的黄色，但切开之后，你会发现它有着粉粉的“少女心”。这种菠萝为什么会呈现粉色？

　　转基因菠萝之所以呈现粉色，是因为它含有较多番茄红素。粉心菠萝并非只是长得好看，从营养学角度来看，相比黄心菠萝，粉心菠萝具有更好的抗癌、保护心血管等功效。而且粉心菠萝富含的番茄红素，是自然界植物中发现的抗氧化能力最强的物质之一，远高于胡萝卜素和维生素。

出品单位

中国科协科普部

农业农村部人力资源开发中心

中国农学会

光明网

学术支持

中国农业科学院生物技术研究所

中国农业生物技术学会

浙江师范大学

总监制

包书政

总策划

廖丹凤

科学顾问

张海文

科学主编

王友华

编导

蒲伟军 张楠

动画

范温洋

文本编辑

程兴茹

统筹

宋雅娟 武玥彤 谢芸

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟